Spark轻松读取数据库：优秀的方法分享 (spark 读取数据库方法)
随着大数据时代的到来，数据处理与分析变得越来越重要。而其中，读取数据库中的数据也是一项非常重要的工作。在过去，读取数据库中的数据需要经过繁琐的准备工作，比较耗时。而现在，我们可以通过使用Spark轻松读取数据库，节省时间和精力。
本文将会为大家介绍什么是Spark，如何使用Spark读取数据库以及优秀的方法分享。
一、什么是Spark？
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以支持包括Java、Scala、Python在内的多种编程语言。Spark具有高速内存计算和优化引擎，能够加速数据处理的速度。Spark是一种大数据处理框架，也是Hadoop生态系统中的一个重要组件。
二、如何使用Spark读取数据库？
使用Spark读取数据库时，需要先进行一些配置工作。需要在pom.xml中添加以下依赖：
“`
org.apache.spark
spark-sql_2.11
2.4.5
com.microsoft.sqlserver
mssql-jdbc
6.4.0.jre8
“`
这些依赖会将Spark SQL与Microsoft SQL Server JDBC驱动程序添加到项目中。
接下来，需要创建一个Java SparkSession对象。在这个对象中，将设置连接到数据库的参数。需要设置数据库的URL、用户名和密码。然后，在创建SparkSession对象时，需要将这些参数传递给SparkConf。
示例代码如下：
“`
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
public class SparkSQLJDBCDemo {
public static void loadSQLServerTable() {
//creating SparkSession
SparkSession sparkSession = SparkSession
.builder()
.appName(“Spark SQL JDBC example”)
.master(“local[*]”)
.config(“spark.sql.warehouse.dir”, “file:///C:/temp”)
.getOrCreate();
//creating properties object
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(“user”, “username”);
properties.setProperty(“password”, “password”);
//reading table
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties);
jdbcDF.show();
}
public static void mn(String[] args) {
loadSQLServerTable();
}
}
“`
在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，并设置参数。注意到我们已经设置了用户名、密码，以及连接数据库的URL。然后，我们通过SparkSession的read方法，具体地读取了目标数据库中的表中的数据。在这里，我们读取了员工表中的所有数据。我们通过show方法，将读取的数据进行展示。
三、优秀的方法分享
1.使用Repartition
在读取数据库中的数据时，一步到位将所有数据读取出来往往会导致生成数据倾斜的问题。在这种情况下，我们可以使用Repartition方法，将数据按照某种规则重新划分，避免数据倾斜的问题。示例代码如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.repartition(10); //设置Repartition的数量为10
“`
2.使用Cache
如果需要经常使用已读取到的数据，而且又希望查询时速度更快，我们可以使用Cache方法将数据缓存起来。这样，在后续的查询过程中，就可以快速地读取这些数据。示例代码如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.cache(); //将读取的数据进行缓存
“`
3.使用PartitionBy和BucketBy
如果我们可以根据某种规则将数据进行划分，那么就可以使用PartitionBy或BucketBy方法。这两种方法可以使查询速度更快。PartitionBy方法可以将数据按照某个字段进行分区，而BucketBy方法可以将数据按照某个字段进行分桶。示例代码如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.repartition(10)
.partitionBy(“departmentid”); //按照部门ID进行分区
“`
四、结论
在本文中，我们介绍了Spark的基本概念，以及如何使用Spark轻松读取数据库。我们还分享了一些优秀的方法，包括Repartition、Cache、PartitionBy和BucketBy。
